【摘 要】
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吊拉钢绳作为承载强度试验施加载荷的承力零件,是支撑强度实验尤其是疲劳试验的重要一环.钢绳的断裂故障在试验中也是时有发生,而目前采用的处理方法仍然是试验人员依据现场
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吊拉钢绳作为承载强度试验施加载荷的承力零件,是支撑强度实验尤其是疲劳试验的重要一环.钢绳的断裂故障在试验中也是时有发生,而目前采用的处理方法仍然是试验人员依据现场声响进行现场勘测查看,由于现场噪声与无关声音很大,时常造成误报警,浪费试验资源.因此,目前需要一种自动识别现场钢绳断裂的诊断方法以满足强度试验的需求.目前国内自行开发的钢丝绳检测仪器多采用基于统计模式识别的超门限决策方法来进行钢丝绳断丝检测的.本文介绍了一种基于小波变换与BP神经网络的钢绳断裂识别方法,达到消除现场白噪声、提取特征值与模式识别的效果,由于采用了神经网络算法,通过训练获得权值,因此具备较强的自学习与环境适应能力,能够满足试验现场较为复杂的条件,具备可实用性.
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